How Should You Test Your Machine Learning Project? A Beginner’s Guide
使用 Pytest 和 Pytest-cov 等标准库对机器学习项目进行测试的友好介绍代码测试，图片由作者提供简介测试是软件开发的重要组成部分，但根据我的经验，它在机器学习项目中被广泛忽视。很多人都知道他们应该测试他们的代码，但很少有人知道如何做并真正做到这一点。本指南旨在向您介绍测试机器学习流程各个部分的基本知识。我们将专注于在 IMDb 数据集上对 BERT 进行文本分类微调，并使用 pytest 和 pytest-cov 等行业标准库进行测试。我强烈建议您遵循此 Github 存储库中的代码：GitHub - FrancoisPorcher/awesome-ai-tutorials：最好
Gemma: Introducing new state-of-the-art open models
Gemma是为负责AI开发的负责人的开发而建立的，该研究和技术用于创建双子座模型。
最新的可怕的 DEX 模拟是 Hyperlink，一个强调垃圾币的 perp CLOB。它在其自己的 dapp 专用 L1 上运行，使用 Tendermint 的一个版本，这是那些优先考虑速度的人最喜欢的共识机制。我听了创始人 Jeff Yan 的 Flirting with Models 播客，他与量化长期股票投资组合经理 Corey Hoffstein 进行了交谈。Hoffstein 的背景和举止使他无法揭露 Yan 的胡说八道，这很好，因为大多数优秀的播客主持人都是轻信和随和的；否则，没有人会参加他们的节目。Yan 说出了许多典型的加密货币/做市商陈词滥调，这些陈词滥调试图给那些对这些问
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人们对人工智能帮助撰写新闻文章感到满意，但并不认可它负责撰写整篇文章：https://futurism.com/the-byte/readers-detest-ai-generated-news 人工智能工具将提高游戏开发者的效率：https://www.theverge.com/2024/6/20/24182557/embracer-group-ai-empower-developers 加州希望禁止用人工智能取代高等院校教师：https://w
D3M: Data-Driven Discovery of Models
项目负责人：Joshua Elliott 博士 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/data-driven-discovery-of-models 项目概要：D3M 旨在开发自动模型发现系统，使具有主题专业知识但没有数据科学背景的用户能够创建经验模型
The Latest in Observation-Driven TVP Models
看看这个。相对于“标准”GAS/DCS 显式更新，隐式随机梯度更新似乎非常有吸引力。“使用近端参数更新的稳健观察驱动模型”，作者：Rutger-Jan Lange、Bram van Os 和 Dick van Dijk。https://www.tinbergen.nl/discussion-paper/6188/22-066-iii-robust-observation-driven-models-using-proximal-parameter-updates
torch, tidymodels, and high-energy physics
今天我们介绍 tabnet，这是“TabNet：专注可解释表格学习”的 torch 实现，与 tidymodels 框架完全集成。从本质上讲，tabnet 的设计只需要很少的数据预处理；多亏了 tidymodels，超参数调整（在深度学习中通常很麻烦）变得方便甚至有趣！
Quality 4.0 isn't really a story about technology. It's about how that technology improves culture, collaboration, competency and leadership.The last decade has seen rapid advances in connectivity, mobility, analytics, scalability and data, creating what some call the fourth industrial revolution,
